Glossário de IA para T&D: técnicas e aplicações avançadas

Na Parte 3 do nosso Glossário de IA para T&D, nos aventuramos no domínio das técnicas e aplicações de IA mais especializadas que estão ampliando os limites do que é possível, incluindo:

Técnicas e aplicações avançadas ampliando os limites da IA

O que é aprendizagem profunda?

A aprendizagem profunda é um subconjunto de aprendizado de máquina em que artificiais redes neurais com múltiplas camadas (portanto, “profundas”) analisam dados e resolvem problemas complexos. É como dar à sua IA um cérebro mais complexo e poderoso, para que ela possa aprender com grandes quantidades de informações e descobrir padrões que seriam impossíveis de serem identificados pelos humanos.

Think about uma criança aprendendo a identificar diferentes animais. Inicialmente, eles podem se concentrar apenas em recursos básicos como tamanho e cor. Mas à medida que aprendem mais, começam a reconhecer diferenças sutis em formas, padrões e comportamentos. O aprendizado profundo funciona de maneira semelhante: permite que a IA vá além dos recursos de nível superficial e compreenda as nuances dos dados.

Como o aprendizado profundo se relaciona com outros conceitos de IA?

A aprendizagem profunda é o motor por trás de muitas aplicações avançadas de IA, incluindo modelos de linguagem grande (LLMs) e alguns tipos de IA generativa (genAI).

O que é aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço?

O aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço descrevem três tipos fundamentais de aprendizado de máquina.

Lembrar de Parte 1 do Glossário de IA para T&D onde explicamos que, no aprendizado de máquina, “os sistemas são alimentados com grandes quantidades de dados e os utilizam para reconhecer padrões, fazer previsões e tomar ações usando os dados, tudo sem intervenção humana”. Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço referem-se aos métodos pelos quais os dados são alimentados e como o sistema é treinado para reconhecê-los.

• Na aprendizagem supervisionada, a IA aprende com dados rotulados e são dados exemplos com entradas e saídas conhecidas.
• Na aprendizagem não supervisionada, a IA explora dados não rotulados para descobrir padrões e relacionamentos ocultos.
• Na aprendizagem por reforço, a IA aprende por tentativa e erro, receber recompensas por ações corretas e penalidades por ações incorretas.

Aqui está uma analogia simples para ilustrar esse conceito.

Think about ensinar uma criança a reconhecer frutas:

• Aplicando uma abordagem de aprendizagem supervisionada, você mostra a eles fotos de maçãs, bananas e laranjas, rotulando cada uma delas.

• Aplicando uma abordagem de aprendizagem não supervisionada, você dá a eles uma cesta de frutas diferentes e deixa-os agrupá-las com base nas semelhanças.

• Aplicando uma abordagem de aprendizagem por reforço, você dá a eles uma fruta e pede que dêem um nome, recompensando-os quando estiverem certos.

Como a aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço se relaciona com outros conceitos de IA?

Esses paradigmas de aprendizagem são conceitos centrais no aprendizado de máquina. Eles são usados ​​para treinar vários sistemas de IA, incluindo aprendizagem profunda modelos.

O que é aprendizagem por transferência?

A aprendizagem por transferência é uma técnica em que um modelo de IA treinado para uma tarefa é usado como ponto de partida para uma nova tarefa relacionada. Isso permite que a IA aproveite o conhecimento existente e aprenda a nova tarefa com mais eficiência. É como um chef que sabe fazer bolos usando suas habilidades para aprender a fazer pastéis.

Como a aprendizagem por transferência se relaciona com outros conceitos de IA?

A aprendizagem por transferência é uma técnica frequentemente usada em aprendizagem profunda para acelerar o processo de treinamento e melhorar o desempenho em novas tarefas.

O que é lógica difusa?

A lógica difusa é uma forma de lidar com incertezas e informações imprecisas. Ele permite que a IA tome decisões com base em graus de verdade, em vez de valores estritos de verdadeiro ou falso. É como dizer “um pouco provável” ou “principalmente verdadeiro” em vez de apenas “sim” ou “não”.

Pense em um termostato. Em vez de apenas ligar ou desligar em uma temperatura específica, ele pode ajustar gradualmente o aquecimento ou resfriamento com base em uma faixa de temperaturas.

Como a lógica difusa se relaciona com outros conceitos de IA?

A lógica difusa é uma abordagem diferente da IA ​​que pode ser usada em conjunto com outras técnicas, como aprendizado de máquina, para lidar com situações em que os dados são imprecisos ou ambíguos.

Como e onde a lógica fuzzy pode aparecer nas aplicações de T&D?

A lógica difusa pode ser aproveitada para:

• Projetar avaliações adaptativas: Adapte as avaliações às necessidades individuais do aluno e aos níveis de desempenho, fornecendo suggestions mais matizado.
• Modele cenários complexos de tomada de decisão: Simule situações do mundo actual onde não há respostas claras, ajudando os alunos a desenvolver o pensamento crítico e as habilidades de resolução de problemas.
• Crie caminhos de aprendizagem personalizados: Adapte os caminhos de aprendizagem com base nas preferências e interesses dos alunos, oferecendo uma experiência mais personalizada

O que é IA explicável (XAI)?

A IA explicável visa tornar os processos de tomada de decisão da IA ​​mais transparentes e compreensíveis para os humanos. É como se a IA mostrasse o seu trabalho para que possamos entender como ela chegou a uma conclusão.

Think about um médico diagnosticando um paciente. Eles não dizem apenas “você está doente” – eles explicam os sintomas, os resultados dos testes e o raciocínio por trás do diagnóstico.

Como o XAI se relaciona com outros conceitos de IA?

A XAI é essential para construir confiança e responsabilização nos sistemas de IA, especialmente em áreas sensíveis como educação, saúde, finanças e domínios jurídicos. Pode ser aplicado a várias técnicas de IA, incluindo aprendizado profundo e aprendizado de máquina.

Como o T&D pode alavancar ou aplicar XAI?

Em T&D, o XAI pode nos ajudar a entender por que um modelo de IA fez uma recomendação ou avaliação específica, promovendo a confiança e a transparência em Soluções de aprendizagem baseadas em IA.